Information Science for Materials Discovery and Design - 9783319795416

Šioje knygoje kalbama apie informacija pagrįstą požiūrį į medžiagų atradimą ir projektavimą, kartotinį mokymąsi. Autoriai pristato kontrastingus, bet vienas kitą papildančius metodus, pavyzdžiui, tuos, kurie pagrįsti didelio našumo skaičiavimais, kombinatoriniais eksperimentais arba duomenimis pagrįstu atradimu, kartu su mašininio mokymosi metodais. Panašiai pristatomi ir kitose srityse, pavyzdžiui, biomoksluose, sėkmingai taikomi statistiniai metodai. Turinys apima nuo medžiagų mokslo iki informacijos mokslo, kad atspindėtų tarpdisciplininį šios srities pobūdį. Pateikiama perspektyva, kuri siūlo paradigmą (medžiagų projektavimo kodinio projektavimo kilpa), apimančią pasikartojantį mokymąsi iš eksperimentų ir skaičiavimų, siekiant sukurti optimalias savybes turinčias medžiagas. Tokiai kilpai reikalingi elementai, apimantys žinias apie domeną apie medžiagas, deskriptorių (genų) duomenų bazė, surogatinis arba statistinis modelis, sukurtas tam tikroms savybėms numatyti su neapibrėžtumu, atlikti adaptyvų eksperimentinį planą, kad būtų vadovaujamasi kitam eksperimentui ar skaičiavimui, ir aukšto lygio aspektai. pralaidumo skaičiavimai, taip pat eksperimentai. Knyga yra apie gamybą, siekiant perpus sutrumpinti laiką naujoms medžiagoms atrasti ir kurti. Spartesnis atradimas priklauso nuo didelių duomenų bazių, skaičiavimo ir matematikos panaudojimo medžiagų moksluose panašiai kaip buvo naudojama Žmogaus genomo iniciatyvoje. Todėl reikalingi nauji metodai, siekiant ištirti didžiulę fazių erdvę, kurią sukuria sudėtingos medžiagos ir procesai. Norint pasiekti norimą našumo padidėjimą, reikia nuspėti, kad eksperimentai ir skaičiavimai būtų nukreipti vaisingiausiomis kryptimis, sumažinant nesėkmingų bandymų skaičių. Nepaisant skaičiavimo ir eksperimentinių metodų pažangos, generuojant didžiulius duomenų masyvus, neturint aiškaus ryšio su modeliais būdo, visa duomenimis grindžiamo atradimo vertė negali būti įgyvendinta. Taigi, kartu su eksperimentiniu, teoriniu ir skaičiavimo medžiagų mokslu, turime įtraukti ketvirtą „koją“ į mūsų įrankių rinkinį, kad medžiagų genomas taptų realybe, medžiagų informatikos mokslu.